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  <title>2017校招/社招总结（人工智能岗） | Zhang Yi</title>
  








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          <h1 class="post-title" itemprop="name headline">2017校招/社招总结（人工智能岗）</h1>
        

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        <p>这个岗位的叫法很多：人工智能/数据挖掘/机器学习/…<br>核心是偏数学算法的，跟传统写C/Java类程序员不太一样。</p>
<p>【本人背景】  可作为2016/17/18应届生  </p>
<ul>
<li>2012.9-2016.7 &nbsp;&nbsp;&nbsp;  degree of bachelor  </li>
<li>2016.9-2017.11&nbsp;&nbsp;  degree of master (Hong Kong)<a id="more"></a>
</li>
</ul>
<h1 id="如何准备校招"><a href="#如何准备校招" class="headerlink" title="如何准备校招"></a>如何准备校招</h1><h5 id="【整体节奏的把控】"><a href="#【整体节奏的把控】" class="headerlink" title="【整体节奏的把控】"></a>【整体节奏的把控】</h5><p>大厂的开放时间会比较早，密切关注网申时间节点：  </p>
<ul>
<li>2016届的秋招：2016年7月 - 2016年11月     </li>
<li>2017届的春招：2017年2月 - 2017年4月  </li>
<li>2017届的暑期实习：2017年3月 - 2017年5月  </li>
<li>2017届的秋招：2017年7月 - 2017年11月  </li>
<li>2018届的春招：2018年2月 - 2018年4月  </li>
<li>2018届的秋招：2018年7月 - 2018年11月  </li>
</ul>
<h5 id="【手撕代码能力】"><a href="#【手撕代码能力】" class="headerlink" title="【手撕代码能力】"></a>【手撕代码能力】</h5><p>这个提早准备没错的。以前被问敲过几行python觉得这个问题很蠢，但实际就是敲的越多你踩过的坑就越多，你能快速独立解决的问题就越多。  </p>
<ul>
<li>主流语言：R、Python  </li>
<li>多数在大厂的面试：相关包的使用，及具体场景问题，比如内存不够的解决方案等。   </li>
<li>“研发”和“大数据”跟机器学习有本质的区别，但在实际工作应用中有许多穿插工作，避免不了的被提问“数据结构及算法类(C/Java)”和“大数据类(Hadoop)”的问题。当然不强求，知道更多就是加分项。  </li>
<li>建议提早半年开始准备。我的代码也是从实习开始敲起，敲了半年才觉得下手如有神哈哈。不要做没实际意义的课后题，也不要照着书本例题敲，敲完你就忘了，书本这些都是已经排除万难的东西，得不到什么成长。  </li>
<li>入门修炼：全国大学生数学建模竞赛、全美大学生数学建模竞赛、kaggle、天池…</li>
</ul>
<h5 id="【项目经历-实习经历】"><a href="#【项目经历-实习经历】" class="headerlink" title="【项目经历/实习经历】"></a>【项目经历/实习经历】</h5><p>如果明确自己的职业方向为人工智能/数据挖掘类的，请不要浪费时间去申请其他与技术无关的实习。端茶送水，外卖跑腿，打印纸并不能帮你。当时由于身边同学都断断续续出去实习，面前有一份大厂行政的实习，我…竟然犹豫了一下，好在也还是拒绝了。  </p>
<ul>
<li>尽量选择大厂的技术实习，毕竟以后想进去会更难。但是不要因为一个月拿3000块就只干3000块的活。把整个项目跟下来，了解框架的架构，优化的方向，多去尝试，就算加班（加班在深圳很正常）也是你赚到，思考如何简化重复性工作，去尝试了解自己部门和其他部门的工作内容与方向，了解的越多你对自己想做的事情了解的也越多。我实习做的评分卡模型，就是二分类，除了传统逻辑回归，也尝试新的XGB等等，而且虽然别人也在做，但是私下自己会把整个模型写一遍，包含数据清洗和模型调优等，这样对业务的了解也更透彻，面试起来所有的细节都是亲手做过的，也就比较顺了。  </li>
<li>如果没有实习在手，世界给我们数据挖掘选手的大门还是敞开着的。大学生有全国的数学建模大赛，再高逼格的还有kaggle，真刀真枪的题下不了手，kaggle上还有专门给数据挖掘入门者的练习场。相关的比赛还有很多，包括腾讯、阿里等大厂也时不时会发布算法大赛，目测这样的算法大赛只会越来越多，你坚持做完一个项目，你在平台上还可以得到相关名次，名次越靠前越有利哈哈哈这是废话。  </li>
</ul>
<h5 id="【临时佛脚该抱还得抱】"><a href="#【临时佛脚该抱还得抱】" class="headerlink" title="【临时佛脚该抱还得抱】"></a>【临时佛脚该抱还得抱】</h5><ul>
<li>数据库：sql、hive语句的基本用法<a href="http://http://www.w3school.com.cn/sql/index.asp" target="_blank" rel="noopener">W3school</a>   </li>
<li>基本算法的推导：SVM/BP/LR/CART/GBDT/XGB/KNN/KMEANS/…  </li>
<li>基本原理的逻辑：决策树的剪枝等/神经网络的dropout等/损失函数/正则化/…  </li>
<li>基本的包的使用：python的pandas/numpy/sklearn; R的dplyr/data.table/…  </li>
<li>必备问题：为什么想来这家公司？/为什么离开上家公司？（提前了解面试公司背景和产品）  </li>
</ul>
<h1 id="完整面筋-总结"><a href="#完整面筋-总结" class="headerlink" title="完整面筋+总结"></a>完整面筋+总结</h1><hr>
<h2 id="校招"><a href="#校招" class="headerlink" title="校招"></a>校招</h2><h5 id="微众银行"><a href="#微众银行" class="headerlink" title="== 微众银行 =="></a><strong>== 微众银行 ==</strong></h5><p>网申 / 在线笔试（4大题）  </p>
<ol>
<li>有近一年各类数据，除去节假日带来的销售增长，预测某家商场在国庆节假日原本的销售量。（用时间序列模型角度解题）  </li>
<li>一个市中心的宠物店，为何周末的顾客访问量低于上班日？（考虑养宠物的人群在工作日与周末的习惯）  </li>
<li>中位数与平均数的关系（箱图解释大于等于小于三种样本类型）  </li>
<li>如何判别某高校食堂的点餐者是在校学生还是社会人士？（周期性的买餐时点与频率等）  <blockquote>
<p>感想就是，自己判别是聚类还是分类等，自己决定哪些是需要的特征，哪个是y值，四大题都是思路题，没有编程大题。</p>
</blockquote>
</li>
</ol>
<h5 id="顺丰科技"><a href="#顺丰科技" class="headerlink" title="== 顺丰科技 =="></a><strong>== 顺丰科技 ==</strong></h5><p>网申 / 在线笔试（10个选择题 + 1道思路题）  </p>
<ol>
<li>选择题范围：<br>损失函数/正则化/基本算法/栈/…  </li>
<li>大题：<br>SVM的应用：检测快递包裹内违禁物品（决定x值与y值）  </li>
</ol>
<h5 id="美图秀秀"><a href="#美图秀秀" class="headerlink" title="== 美图秀秀 =="></a><strong>== 美图秀秀 ==</strong></h5><p>网申 / 在线笔试（10个选择题 + 1道编程题）<br>整场笔试题比较偏向研发类，考到较多的Java和C相关，而基本没有R与Python。<br>所以不推荐擅长数学专业的学生尝试，推荐计算机专业的爱滤镜爱美颜的同学去试试哈~  </p>
<h2 id="社招（全部为内推机会）"><a href="#社招（全部为内推机会）" class="headerlink" title="社招（全部为内推机会）"></a>社招（全部为内推机会）</h2><h5 id="微保"><a href="#微保" class="headerlink" title="== 微保 =="></a><strong>== 微保 ==</strong></h5><p>车保反欺诈 / 一面（现场）  </p>
<blockquote>
<p>现在在微信的腾讯服务模块已经上线了，第一次这么靠近腾讯大厦呀内心这个激动的，本人当时对腾讯有种盲目的崇拜。   </p>
</blockquote>
<ol>
<li>自我介绍</li>
<li>项目介绍</li>
<li>项目LR和XGB原理、区别</li>
<li>类别不均衡如何处理</li>
<li>反欺诈场景：如何判别骗保行为（假设你可以拥有所有你想要的数据，当时觉得真不愧腾讯爸爸）</li>
<li>为什么XGB比GBDT好</li>
<li>数据清洗有哪些</li>
<li>PCA的原理，计算推导  </li>
<li>变量筛选有哪些方法  </li>
<li>信息增益的计算公式  </li>
<li>样本量很少情况下如何建模  </li>
<li>交叉检验的实现  </li>
<li>决策树如何剪枝  </li>
<li>WOE/IV值计算公式</li>
<li>分箱有哪些方法  </li>
<li>最优分箱的原理  </li>
</ol>
<h5 id="鹅厂"><a href="#鹅厂" class="headerlink" title="== 鹅厂 =="></a><strong>== 鹅厂 ==</strong></h5><p>视频推荐数据挖掘工程师 / 一面（现场）  </p>
<ol>
<li>自我介绍  </li>
<li>手推SVM：目标函数，计算逻辑，公式都写出来，平面与非平面  </li>
<li>项目介绍  </li>
<li>XGB原理介绍，参数介绍，决策树原理介绍  </li>
<li>数据清洗步骤  </li>
<li>Linux熟悉程度  </li>
<li>C/Java熟悉程度  </li>
<li>过拟合如何解决  </li>
<li>除了LR/XGB还实现过什么算法  </li>
<li>分箱有哪些  </li>
<li>核函数有哪些  </li>
</ol>
<p>腾讯游戏：用户画像大数据分析工程师 / 一面（电话面）  </p>
<ol>
<li>自我介绍  </li>
<li>项目介绍  </li>
<li>LR的原理，目标函数  </li>
<li>XGB比GBDT好在哪里  </li>
<li>熟悉腾讯哪款游戏？（王者荣耀）  </li>
<li>游戏反欺诈场景题：在王者荣耀中，假设你拥有所有你所需数据，如何判别玩家挂机？  </li>
<li>游戏反欺诈场景题：在王者荣耀的挂机玩家中，如何判别对方是主动挂机（坑队友）还是被动挂机（进入地铁信号不好等）？  </li>
<li>平时通过什么渠道学习机器学习？（好问题值得好好准备）  </li>
<li>开发需求：LINUX环境的熟悉程度  </li>
<li>Java/C++的基本操作与后台维护  </li>
<li>python如何实现数值传递    </li>
</ol>
<h5 id="顺丰科技-1"><a href="#顺丰科技-1" class="headerlink" title="== 顺丰科技 =="></a><strong>== 顺丰科技 ==</strong></h5><p>大数据挖掘与分析工程师 / 一面（现场）  </p>
<ol>
<li>运筹学最熟悉哪个算法  </li>
<li>场景题：双十一快递爆发时，如何减少快递员的劳动力？（仓库选址问题）  </li>
<li>XGB与GBDT的区别  </li>
<li>XGB有哪些参数，取指范围，各代表什么意思    </li>
<li>排列组合概率题  </li>
<li>如何通过线性规划实现最优送货路径  </li>
<li>决策树先剪枝还是后剪枝好  </li>
<li>损失函数有哪些  </li>
<li>最近机器学习比较火的书籍  </li>
<li>除了R与Python外，MATLAB熟悉程度  </li>
<li>偏向做数据挖掘还是算法研究  </li>
<li>说一个聚类算法  </li>
<li>C++的语法知道哪些  </li>
<li>类别不均衡的处理方式有哪些  </li>
<li>bagging与boosting的区别   </li>
<li>数据标准化有哪些方法  </li>
<li>模型评估指标有哪些  </li>
<li>解释模型复杂度  </li>
<li>onehot原理  </li>
<li>正则化如何实现  </li>
<li>说出一个聚类算法(KMEANS)   </li>
</ol>
<p>机器学习与人工智能工程师 / 一面（现场）  </p>
<ol>
<li>自我介绍  </li>
<li>项目介绍-评分卡模型  </li>
<li>评分卡模型的原理 = LR原理 或 二分类原理  </li>
<li>评分卡模型的最终结果如何转换成决策规则，KS值起到什么作用  </li>
<li>为什么要转行/为什么来顺丰  </li>
<li>数据清洗方法有哪些  </li>
<li>WOE的作用   </li>
<li>缺失值填充方式有哪些  </li>
<li>变量筛选方法有哪些  </li>
<li>ROC计算逻辑   </li>
</ol>
<p>机器学习与人工智能工程师 / 二面BOSS面（现场）  </p>
<ol>
<li>统计检验有哪些  </li>
<li>t检验如何使用  </li>
<li>场景题：两个卖场差价只有1分钱，你从哪个卖场进货？（超级简单的问题，没有限制条件，当然从便宜的那家）  </li>
<li>项目-评分卡制作介绍  </li>
<li>什么时候能上班  </li>
</ol>
<blockquote>
<p>当时面过了技术面和BOSS面，卡在HR面说是因为我没有工作经验就把我拒了，内心真的讨厌顺丰HR，所以对顺丰没什么好感，可能当时真的寄予厚望的，太让人失望了　　</p>
</blockquote>
<h5 id="魅族科技"><a href="#魅族科技" class="headerlink" title="== 魅族科技 =="></a><strong>== 魅族科技 ==</strong></h5><p>人工智能与数据挖掘工程师 / 一面（技术+BOSS）（现场）　　   </p>
<ol>
<li>自我介绍  </li>
<li>项目介绍  </li>
<li>决策树的优点  </li>
<li>如何判断一个模型中的变量太多  </li>
<li>决策树与其他模型的损失函数、复杂度的比较  </li>
<li>python遇到大数据量时如何处理空间问题  </li>
<li>决策树能否有非数值型变量  </li>
<li>决策树与神经网络的区别与优缺点对比  </li>
<li>过拟合如何处理  </li>
<li>类别不均衡如何处理  </li>
<li>数据结构有哪些  </li>
<li>XGB的参数有哪些  </li>
<li>model ensembling的方法有哪些  </li>
<li>模型复杂度与什么有关  </li>
<li>线性回归与逻辑回归的区别  </li>
<li>大数据了解多少？Hadoop使用程度  </li>
</ol>
<h5 id="绿米-offer"><a href="#绿米-offer" class="headerlink" title="== 绿米(offer) =="></a><strong>== 绿米(offer) ==</strong></h5><p>人工智能工程师 / 一面（英文现场）  </p>
<blockquote>
<p>很可爱的老外技术官，直接把我的简历翻过去，空白面朝上。并说他的面试风格就是与对面的人沟通而不注重纸上的字。然后就以问我的名字读音和我的家乡开始了我终身难忘的面试~~  </p>
</blockquote>
<ol>
<li>你在香港读书，听说香港人都很排外是这样的吗？  </li>
<li>假如咱们的桌子上现在有个阿拉丁神灯，你会许哪三个愿望？  </li>
<li>你最讨厌的事情？  </li>
<li>面试官Tony讲了很多他的故事并且给我推荐了几本书  </li>
<li>展示了绿米的产品，也激动的告诉HR ‘You must hire her!’  <blockquote>
<p>别看好像这个面试很无聊，重点在三个愿望那里，我在我最焦虑的时候日日夜夜思考我到底要什么，到底来这世间为了什么，做什么事情能让我从心底里开心而不是将自己浮于众人的唾液之下。很庆幸这场面试没有技术面，但是我连续三天熬夜实打实的准备了，手推了所有我知道的算法，说实话我也不怕就算问到什么我不知道至少我尽全力了。<br>但是好像就是那个能看懂我的人终于出现，他愿意以公司给我提供平台，让我实现自己的想法与愿望，真的别无所求。所以，无论那些笔试是否有回音，我也不在乎了，就是绿米了。<br>我的求职之路就在此告一段落了。 </p>
</blockquote>
</li>
</ol>
<p>总结：  </p>
<ol>
<li>每个面试的结尾，面试官会问你有没有什么想问的，请注意这个问题也很关键：<br>比如：这个小组目前在做什么项目/实现项目主要用什么语言和算法/…<br>尽量不要问加不加班，有没有加班费之类的，别问我为什么这么说…<br>在面试中遇到不理解的，比如C++语法不懂，可以问这个C++具体在项目中实现什么功能<br>如果你提出好问题，能再次引起面试官对你的兴趣，那就能增加面试成功率  </li>
<li>应届生就好好准备校招，别懒，别怕输，别怕被拒，从哪里跌倒从哪里起来<br>社招不是你能招呼的，会更挫败，因为你什么也没做过   </li>
<li>虽然是做技术的，但是日常social一下还是收益很大的<br>实习的时候，也要与周围同事和平相处，尤其是老大哥们，也许哪天他就帮你内推大厂去了<br>内推你能知道意想不到的信息，面试官，岗位需求，最近在做什么项目之类的   </li>
<li>挑选给你机会的公司，不要浪费自己的时间<br>不要每家都去，去之前了解这家公司与你的匹配度<br>尤其社招，你一改动简历就很多人给你打电话，你要有策略的去进行面试，把握总结每个机会<br>像我就是东一榔头西一榔头的，好多都是止步于第一面，就没回信儿了，因为每次面完没有好好反思总结，等下次再遇到这问题还是抓瞎，十分消耗自己的时间和信心</li>
</ol>
<hr>
<blockquote>
<p>在此鞠躬感谢所有帮我内推小哥哥小姐姐，铭记于心，来日必报答。</p>
</blockquote>
<p>写在最后：<br>永远不要放弃自己！<br>每次面试前做充足的准备，默念：“放轻松放轻松放轻松”；<br>面试后进行反思总结，默念：“看缘分看缘分看缘分” ~ </p>

      
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              <p class="site-author-name" itemprop="name">ZhangYi</p>
              <p class="site-description motion-element" itemprop="description">花时间做那些别人看不见的事~！</p>
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  <span class="with-love">
    <i class="fa fa-"></i>
  </span>
  <span class="author" itemprop="copyrightHolder">ZhangYi</span>

  
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          '</div>')
        .css('overflow', 'hidden');
      $("#search-loading-icon").css('margin', '20% auto 0 auto').css('text-align', 'center');

      $.ajax({
        url: path,
        dataType: isXml ? "xml" : "json",
        async: true,
        success: function(res) {
          // get the contents from search data
          isfetched = true;
          $('.popup').detach().appendTo('.header-inner');
          var datas = isXml ? $("entry", res).map(function() {
            return {
              title: $("title", this).text(),
              content: $("content",this).text(),
              url: $("url" , this).text()
            };
          }).get() : res;
          var input = document.getElementById(search_id);
          var resultContent = document.getElementById(content_id);
          var inputEventFunction = function() {
            var searchText = input.value.trim().toLowerCase();
            var keywords = searchText.split(/[\s\-]+/);
            if (keywords.length > 1) {
              keywords.push(searchText);
            }
            var resultItems = [];
            if (searchText.length > 0) {
              // perform local searching
              datas.forEach(function(data) {
                var isMatch = false;
                var hitCount = 0;
                var searchTextCount = 0;
                var title = data.title.trim();
                var titleInLowerCase = title.toLowerCase();
                var content = data.content.trim().replace(/<[^>]+>/g,"");
                var contentInLowerCase = content.toLowerCase();
                var articleUrl = decodeURIComponent(data.url);
                var indexOfTitle = [];
                var indexOfContent = [];
                // only match articles with not empty titles
                if(title != '') {
                  keywords.forEach(function(keyword) {
                    function getIndexByWord(word, text, caseSensitive) {
                      var wordLen = word.length;
                      if (wordLen === 0) {
                        return [];
                      }
                      var startPosition = 0, position = [], index = [];
                      if (!caseSensitive) {
                        text = text.toLowerCase();
                        word = word.toLowerCase();
                      }
                      while ((position = text.indexOf(word, startPosition)) > -1) {
                        index.push({position: position, word: word});
                        startPosition = position + wordLen;
                      }
                      return index;
                    }

                    indexOfTitle = indexOfTitle.concat(getIndexByWord(keyword, titleInLowerCase, false));
                    indexOfContent = indexOfContent.concat(getIndexByWord(keyword, contentInLowerCase, false));
                  });
                  if (indexOfTitle.length > 0 || indexOfContent.length > 0) {
                    isMatch = true;
                    hitCount = indexOfTitle.length + indexOfContent.length;
                  }
                }

                // show search results

                if (isMatch) {
                  // sort index by position of keyword

                  [indexOfTitle, indexOfContent].forEach(function (index) {
                    index.sort(function (itemLeft, itemRight) {
                      if (itemRight.position !== itemLeft.position) {
                        return itemRight.position - itemLeft.position;
                      } else {
                        return itemLeft.word.length - itemRight.word.length;
                      }
                    });
                  });

                  // merge hits into slices

                  function mergeIntoSlice(text, start, end, index) {
                    var item = index[index.length - 1];
                    var position = item.position;
                    var word = item.word;
                    var hits = [];
                    var searchTextCountInSlice = 0;
                    while (position + word.length <= end && index.length != 0) {
                      if (word === searchText) {
                        searchTextCountInSlice++;
                      }
                      hits.push({position: position, length: word.length});
                      var wordEnd = position + word.length;

                      // move to next position of hit

                      index.pop();
                      while (index.length != 0) {
                        item = index[index.length - 1];
                        position = item.position;
                        word = item.word;
                        if (wordEnd > position) {
                          index.pop();
                        } else {
                          break;
                        }
                      }
                    }
                    searchTextCount += searchTextCountInSlice;
                    return {
                      hits: hits,
                      start: start,
                      end: end,
                      searchTextCount: searchTextCountInSlice
                    };
                  }

                  var slicesOfTitle = [];
                  if (indexOfTitle.length != 0) {
                    slicesOfTitle.push(mergeIntoSlice(title, 0, title.length, indexOfTitle));
                  }

                  var slicesOfContent = [];
                  while (indexOfContent.length != 0) {
                    var item = indexOfContent[indexOfContent.length - 1];
                    var position = item.position;
                    var word = item.word;
                    // cut out 100 characters
                    var start = position - 20;
                    var end = position + 80;
                    if(start < 0){
                      start = 0;
                    }
                    if (end < position + word.length) {
                      end = position + word.length;
                    }
                    if(end > content.length){
                      end = content.length;
                    }
                    slicesOfContent.push(mergeIntoSlice(content, start, end, indexOfContent));
                  }

                  // sort slices in content by search text's count and hits' count

                  slicesOfContent.sort(function (sliceLeft, sliceRight) {
                    if (sliceLeft.searchTextCount !== sliceRight.searchTextCount) {
                      return sliceRight.searchTextCount - sliceLeft.searchTextCount;
                    } else if (sliceLeft.hits.length !== sliceRight.hits.length) {
                      return sliceRight.hits.length - sliceLeft.hits.length;
                    } else {
                      return sliceLeft.start - sliceRight.start;
                    }
                  });

                  // select top N slices in content

                  var upperBound = parseInt('1');
                  if (upperBound >= 0) {
                    slicesOfContent = slicesOfContent.slice(0, upperBound);
                  }

                  // highlight title and content

                  function highlightKeyword(text, slice) {
                    var result = '';
                    var prevEnd = slice.start;
                    slice.hits.forEach(function (hit) {
                      result += text.substring(prevEnd, hit.position);
                      var end = hit.position + hit.length;
                      result += '<b class="search-keyword">' + text.substring(hit.position, end) + '</b>';
                      prevEnd = end;
                    });
                    result += text.substring(prevEnd, slice.end);
                    return result;
                  }

                  var resultItem = '';

                  if (slicesOfTitle.length != 0) {
                    resultItem += "<li><a href='" + articleUrl + "' class='search-result-title'>" + highlightKeyword(title, slicesOfTitle[0]) + "</a>";
                  } else {
                    resultItem += "<li><a href='" + articleUrl + "' class='search-result-title'>" + title + "</a>";
                  }

                  slicesOfContent.forEach(function (slice) {
                    resultItem += "<a href='" + articleUrl + "'>" +
                      "<p class=\"search-result\">" + highlightKeyword(content, slice) +
                      "...</p>" + "</a>";
                  });

                  resultItem += "</li>";
                  resultItems.push({
                    item: resultItem,
                    searchTextCount: searchTextCount,
                    hitCount: hitCount,
                    id: resultItems.length
                  });
                }
              })
            };
            if (keywords.length === 1 && keywords[0] === "") {
              resultContent.innerHTML = '<div id="no-result"><i class="fa fa-search fa-5x" /></div>'
            } else if (resultItems.length === 0) {
              resultContent.innerHTML = '<div id="no-result"><i class="fa fa-frown-o fa-5x" /></div>'
            } else {
              resultItems.sort(function (resultLeft, resultRight) {
                if (resultLeft.searchTextCount !== resultRight.searchTextCount) {
                  return resultRight.searchTextCount - resultLeft.searchTextCount;
                } else if (resultLeft.hitCount !== resultRight.hitCount) {
                  return resultRight.hitCount - resultLeft.hitCount;
                } else {
                  return resultRight.id - resultLeft.id;
                }
              });
              var searchResultList = '<ul class=\"search-result-list\">';
              resultItems.forEach(function (result) {
                searchResultList += result.item;
              })
              searchResultList += "</ul>";
              resultContent.innerHTML = searchResultList;
            }
          }

          if ('auto' === 'auto') {
            input.addEventListener('input', inputEventFunction);
          } else {
            $('.search-icon').click(inputEventFunction);
            input.addEventListener('keypress', function (event) {
              if (event.keyCode === 13) {
                inputEventFunction();
              }
            });
          }

          // remove loading animation
          $(".local-search-pop-overlay").remove();
          $('body').css('overflow', '');

          proceedsearch();
        }
      });
    }

    // handle and trigger popup window;
    $('.popup-trigger').click(function(e) {
      e.stopPropagation();
      if (isfetched === false) {
        searchFunc(path, 'local-search-input', 'local-search-result');
      } else {
        proceedsearch();
      };
    });

    $('.popup-btn-close').click(onPopupClose);
    $('.popup').click(function(e){
      e.stopPropagation();
    });
    $(document).on('keyup', function (event) {
      var shouldDismissSearchPopup = event.which === 27 &&
        $('.search-popup').is(':visible');
      if (shouldDismissSearchPopup) {
        onPopupClose();
      }
    });
  </script>





  

  

  

  
  

  
  


  

  

</body>
</html>
